Er artifisiell intelligens og maskinlæring fremtiden for lagerdrift?
IT

Denne artikkelen er en betalt annonse.
Artifisiell intelligens har fått ekstremt mye oppmerksomhet den siste tiden, ikke minst etter introduksjonen av AI-løsninger som ChatGPT. Samtidig er det kanskje ikke som samtalepartnere at AI virkelig vil gjøre mest nytte, men som assistenter i de mange forretningsprosessene som ligger til grunn for alt det vi tar for gitt i 2023.
Lagerstyring på et helt nytt nivå
Til å begynne med er vi fortsatt langt unna en heldigital verden med automatiske lagre, dronelevering og førerløse biler. Det betyr at det fortsatt vil være behov for både tradisjonelle lagerhyller, reoler, traller og «gammeldagse» budbiler også i lang tid fremover. Samtidig skjer det mye på et helt annet nivå – når det gjelder bestillinger, prognoser og lagerstyring.
Automatisk varebestilling er på ingen som helst måte noe nytt, det har funnets automatiske bestillingssystemer i for eksempel dagligvare i lang tid. Samtidig vil slike systemer og modeller hele tiden bli smartere og mer intelligente, noe som vil bidra til enda mer optimaliserte lagerbeholdninger.
Plukking, pakking og ruteplanlegging
AI og maskinlæring vil også kunne spille en viktig rolle når det gjelder å legge til rette for optimal plukking, pakking, distribusjon, ruteplanlegging og levering. Slike prosesser er egentlig ideelle for maskinlæring, med en mengde målbare variabler som påvirker sluttresultatet. Samtidig er det situasjoner som kan fremstå som uoversiktlige og kaotiske for et menneske, noe som gjør artifisiell intelligens til et svært nyttig komplement.
Det er også fint å huske på at optimalisering av distribusjon er noe som kan bidra positivt når det gjelder reduksjon av utslipp. På denne måten vil også AI-drevet logistikkplanlegging bidra til en mer bærekraftig varehandel – ikke minst kombinert med lavere svinn som følge av automatiske bestillinger basert på maskinlæring.
Selv om vi er et godt stykke unna en verden der all lagerdrift er automatisk, vil alt flere bedrifter kunne dra nytte av både maskinlæring, AI og avanserte støttesystemer for effektiv lagerdrift i tiden fremover.